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不****主 2018-07-09
在恶劣的天气条下或在夜间,传感器识别障碍物的能力可能会受到进一步限制。另外当车辆遇到障碍物时,传感器法透过障碍物来确定障碍物后面的物体。这时,就需要借助的帮助了。 即使传感器尚未检测到交通信号灯,也可以将交通信号灯的位置提供给栈的其余部分,帮助车辆做下一决策。 另一处在于,可帮助传感器缩小检测范围,如可能会告知我们在特定位置寻找停车标志,传感器就可以集在该位置检测停车标志,被称为感兴趣区域ROI。ROI可帮助我们提检测精确和速,并节约计算资源。 用于规划 正如定位和感知依赖那样,规划也是如此。可帮助车辆找到合适的行车空间,还可以帮助规划器确定不同的路线选择,来帮助预测模块预测道路上其他车辆将来的位置。 如可帮助车辆识别车道的确切心线,这样车辆可以尽可能靠近心行驶。在具有低速限制、人行横道或减速带的区域,可以使车辆能够提前查看并预先减速。如果前方有障碍物,车辆可能需要变道,可帮助车辆缩小选择范围,以便选择最佳方案。
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,缘何备受关注?
同样是商,四维也已经宣布与车企宝马合作,为其在我国销售的汽车提供产品。 我们现,领域的入局者基本上可以分为这样几类,以Google 为代表的互联网企业,包括;以丰田、特斯拉为首的车企大厂;以Moblieye(已经被英特尔收购)为主的传感器厂商;以及包括 TomTom、四维德等在内的商。 不过仔细想想,入局归入局,但是要想玩的别人都,成为领先的玩家,确实不是一容易的事儿。 其实对的研,除了在技术上需要攻克一些难关之外,更需要站在自动驾驶产业链的角上思考问题。是自动驾驶的专属,了解车的需求或许“造”本身更重要。 如果从开者的角来看,以为代表的互联网企业以及传统车企或许在整合产业链资源,全局入手的能力上更占优势。 关于的一些based问题 ,对于人们的日常生活来说很普遍。 通常我们了解的都是用于导航、查询理信息的传统电子,这类主要服务的是人类驾驶员。 传统电子片来源于文章《人驾驶的应用》) 如所示,传统电子是对路网的一种抽象表现,将路网抽象成有向的形式。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全AI能力呈现
1月16日,大脑在深圳召开“在端上思考”大脑AI硬平台及产品布会,布13项端侧品,备受行业关注。在现场,喻友平介绍到,目前已有4款品正式上架AI市场。 在AI能力广、速、精不断提升的基础下,大脑充分利用自己在AI领域内的成功经验不断雕琢着自身的核心技术,开始在产业界呈现“乘法效应”展现出产业智能化“头雁”的速。 AI落的乘法效应 AI技术的展,最终还是要落实到我们的生活。在我们触手可及的各角落都有大脑加持的智能产品。首期开放日着重介绍了近期开者询问多的市政、物流、教育三领域的落案例。
l****4 2020-08-27
强烈建议优化百度carLife 语音识别问题
太差了,还是哪吗?山寨的车机
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期大脑体验师来袭
4月25日,大脑开放日第二期正式开启 与第一期有所不同,第二期大脑开放日,介绍了多种通用 AI 能力;除此之外,还推出了两的定制训练平台-帮助开者更简单训练出满足细分场景的业务模型。 论你是资深AI开者,还是AI初体验者,加入“大脑品体验师计划” 分享改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例,与我们一起推动大脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。 我们将评选出“最佳”的内容和开者,布获奖公告、颁大脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励! 【征集内容及要求】 产品改进建议或者您对大脑AI的需求:描述清晰、字数不限 使用技巧 攻略:接入流程清晰具体、可读性可参考性强,不少于500字 有价值有意思的案例:场景、应用价值明确、文结合,不少于500字 【参与方式】 在AI社区“经验交流”版块:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一EasyDL
训练起来,可能专业人士还快。拿1000张片使用EasyDL训练一像识别模型最快只需要8分钟;拿1000条音频来训练声音分类模型,只需15分钟;使用5000条数据训练文本分类模型,也只需8分钟。 由于EasyDL低门槛、、更轻快的特点,成为企业快速享受AI红利的首选。 用案例说话:零门槛落 自2018年4月正式布以来,EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,EasyDL用户数达到10万,覆盖22行业,已快速在零售、安防、互联网内容审核、工业质检、医疗、物流等应用落,广泛渗透到各种职业场景和细分生活场景当。 在EasyDL开,有方电网这类巨头,也有一些小型企业,他们都能训练最贴合自身业务的深学习模型。 方电网公司广东电网公司直属的佛山供电局管辖范围内,输电线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易生外力破坏的施工点有300余处。
也****里 2020-08-29
百度carlife不能跟百度地图同步收藏夹非常不方便请改进!
啥时候同账号的情况下,carlife和历史轨迹数据同步到一起
G****H 2018-07-09
【 开 】内容播报技能,持续更
2、教学视频 点击观看 3、开步骤 开流程详见文档:https://dueros.baidu.com/didp/doc/dueros-bot-platform/dbp-broadcast/news-broadcast_markdown 内容播报数据格式 :https://dueros.baidu.com/didp/doc/dueros-bot-platform/dbp-broadcast/news-broadcast_markdown 有声:目前暂未上线,敬请期待;可以先使用自定义技能来实现; 资源文注意事项(符合特定的Schema) XML格式 Encoding=“UTF-8” 单大小 <10 Mb,且每记录 <50000条;否则需要拆分; 同一数据结构,标签应按照文档的标签序号由小到大排列 拆分后的文的URL,需要整理成一的文,这址作为资源址提交到平台 source_name是对应的技能Id 如何调试播放效果 在线校验 直接粘贴资源文(全部\部分)的内容,系统会自动进行校验并提示是否存在错误; 模拟器测试 资源址和格式校验通过后,可以在模拟测试里按照提示进行调试
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角看开源
前言 很多朋友都问过我,开源技术究竟在哪里,一公司拥抱开源是不是加分项,参与开源的人是不是很酷的技术大牛。本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的角看一看开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份代码都是一份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业的兴起,商业公司倾向于将代码当做秘方保护,引入了版权的概念。闭源实操过程有如下缺点: IT技术法跨跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一只能在很小可控范围内迭代,的进步速偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革; 一黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业信誉保障; 商业总是试建立垄断,黑客们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自推动开放源代码的交付方式,其最出名的是GNU计划。GNU计划的重点是对抗IT技术认知垄断,更自由的传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司的商业利益,也没要给参与者级技工证书,更不会因为开源而强行免费。
流****水 2018-07-11
云企业级运维平台——NoahEE
胜千言,我们看看资产管理的特点: 3 资产管理 部署管理 应用部署一直是运维工作的重点,一般来说,我们面临的问题有: 批量部署难,怎样定位目标机器?如何快速部署? 灰测试难,怎样通过灵活的部署方式,先进行小流量线上测试,待效果达到预期后再扩大部署? 回滚难,现问题后怎样回滚? 上面的第一问题,实际上在服务管理已经解决了,也就是说服务管理帮我们完成了资源定位工作。其他的问题,NoahEE的部署管理模块通过“分级布”来解决。在部署管理模块,我们可以方便的定义并、部署步骤、影响范围以及暂停操作等,在部署的过程现问题即可暂停并回滚至之前的状态。除了部署等操作,部署管理模块还提供了批量执行命令等操作(如批量启停某一服务)。如来总结部署系统的能力: 4 部署管理 监控管理 在任何工作里,信息掌握的全面与否往往关乎到工作的成败。“知己知彼战不殆”这句话说的就是这道理。运维工作,监控系统就是这让我们做到这点的关键。是否工作正常,出了问题是否能及时现与报警,甚至是对异常事等进行提前预测,都仰仗监控系统。
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